大數據時代 生活工作與思維的大變革pdf中文完整版免費下載

推薦序一　 擁抱“大數據時代”

寬帶資本董事長 田溯寧

推薦序二　 實實在在大數據

中國互聯網發(fā)展的重要參與者，知名IT 評論人

譯者序　在路上晃晃悠悠

電子科技大學教授，互聯網科學中心主任

引言　一場生活、工作與思維的大變革

大數據開啟了一次重大的時代轉型。就像望遠鏡讓我們能夠感受宇宙，顯微鏡讓我們能夠觀測微生物一樣，大數據正在改變我們的生活以及理解世界的方式，成為新發(fā)明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發(fā)……

大數據，變革公共衛(wèi)生

大數據，變革商業(yè)

大數據，變革思維

大數據，開啟重大的時代轉型

預測，大數據的核心

大數據，大挑戰(zhàn)

第一部分 大數據時代的思維變革

第1章 更多：不是隨機樣本，而是全體數據

當數據處理技術已經發(fā)生了翻天覆地的變化時，在大數據時代進行抽樣分析就像在汽車時代騎馬一樣。一切都改變了，我們需要的是所有的數據，“樣本=總體”。

讓數據“發(fā)聲”

小數據時代的隨機采樣，最少的數據獲得最多的信息

全數據模式，樣本=總體

第2章 更雜：不是精確性，而是混雜性

執(zhí)迷于精確性是信息缺乏時代和模擬時代的產物。只有5% 的數據是有框架且能適用于傳統(tǒng)數據庫的。如果不接受混亂，剩下95%的非框架數據都無法被利用，只有接受不精確性，我們才能打開一扇從未涉足的世界的窗戶。

允許不精確

大數據的簡單算法比小數據的復雜算法更有效

紛繁的數據越多越好

混雜性，不是竭力避免，而是標準途徑

新的數據庫設計的誕生

第3章 更好：不是因果關系，而是相關關系

知道“是什么”就夠了，沒必要知道“為什么”。在大數據時代，我們不必非得知道現象背后的原因，而是要讓數據自己“發(fā)聲”。

關聯物，預測的關鍵

“是什么”，而不是“為什么”

改變，從操作方式開始

大數據，改變人類探索世界的方法

第二部分 大數據時代的商業(yè)變革

第4章　 數據化：一切皆可“量化”

大數據發(fā)展的核心動力來源于人類測量、記錄和分析世界的渴望。信息技術變革隨處可見，但是如今信息技術變革的重點在“T”（技術）上，而不是在“I”（信息）上�，F在，我們是時候把聚關燈打向“I”，開始關注信息本身了。

數據，從最不可能的地方提取出來

數據化，不是數字化

量化一切，數據化的核心

當文字變成數據

當方位變成數據

當溝通成為數據

一切事物的數據化

第5章 價值：“取之不盡，用之不竭”的數據創(chuàng)新

數據就像一個神奇的鉆石礦，當它的首要價值被發(fā)掘后仍能不斷給予。它的真實價值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，而絕大部分都隱藏在表面之下。

數據創(chuàng)新1：數據的再利用

數據創(chuàng)新2：重組數據

數據創(chuàng)新3：可擴展數據

數據創(chuàng)新4：數據的折舊值

數據創(chuàng)新5：數據廢氣

數據創(chuàng)新6：開放數據

給數據估值

第6章 角色定位：數據、技術與思維的三足鼎立

微軟以1.1 億美元的價格購買了大數據公司Farecast，而兩年后谷歌則以7 億美元的價格購買了給Farecast 提供數據的ITASoftware公司。如今，我們正處在大數據時代的早期，思維和技術是最有價值的，但是最終大部分的價值還是必須從數據本身來挖掘。

大數據價值鏈的3大構成

大數據掌控公司

大數據技術公司

大數據思維公司和個人

全新的數據中間商

專家的消亡與數據科學家的崛起

大數據，決定企業(yè)的競爭力

第三部分 大數據時代的管理變革

第7章 風險：讓數據主宰一切的隱憂

我們時刻都暴露在“第三只眼”之下：亞馬遜監(jiān)視著我們的購物習慣，谷歌著監(jiān)視我們的網頁瀏覽習慣，而微博似乎什么都知道，不僅竊聽到了我們心中的“TA”，還有我們的社交關系網。

無處不在的“第三只眼”

我們的隱私被二次利用了

預測與懲罰，不是因為所做，而是因為“將做”

數據獨裁

掙脫大數據的困境

第8章 掌控：責任與自由并舉的信息管理

當世界開始邁向大數據時代時，社會也將經歷類似的地殼運動。在改變人類基本的生活與思考方式的同時，大數據早已在推動人類信息管理準則的重新定位。然而，不同于印刷革命，我們沒有幾個世紀的時間去適應，我們也許只有幾年時間。

管理變革1：個人隱私保護，從個人許可到讓數據使用者承擔責任

管理變革2：個人動因VS預測分析

管理變革3：擊碎黑盒子，大數據程序員的崛起

管理變革4：反數據壟斷大亨

結語 正在發(fā)生的未來

大數據并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。